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나는 Schrodinger 방정식을 행렬 표현으로 해결하는 코드를 작성했습니다. 해밀턴은 정사각 행렬이며 상태 벡터는 1 차원 배열입니다. 나는 numpy.matrix 클래스를 사용하고 결합 미분 방정식을 해결하기 위해 - 송시를 scipy.integrate에서 내 행렬 10000x10000보다 훨씬 더 큰 두를 실행했을 때 총 RAM 메모리 사용량을 경험하기 때문에매우 큰 행렬을 가진 동시 미분 방정식
from scipy.integrate import ode
import numpy as np
가 지금은 문제가 있다면 스크립트를 동시에 사용할 수 있습니다. 해밀턴과 내가 사용하는 다른 행렬이 0을 많이 사용하기 때문에 scipy의 sparsearrays가 메모리 소비를 해결할 수 있기를 바랬습니다. 미분 방정식을 푸는 것이 가능한지 나는 모른다. 어쩌면 복소수를 가진 큰 데이터 행렬에 다른 방법이있을 수 있습니다.
나는 평균값을 계산할 때 벡터를 사용하고 있으므로 계산이 끝나면 숫자가 표시됩니다.